原力注入受原力觉醒和依赖注入（Dependency injection）启发，希望通过本平台及我们的努力将云原生技术的原力注入给广大技术从业者。
2.8 万亿参数的 Kimi K3 原生支持 1M token 上下文窗口。它的注意力系统不是单一种类的升级，而是三种机制的协同设计：69 层 KDA负责高效长上下文处理，24 层 Gated MLA 提供全局精确检索锚点，Attention Residuals 则将"注意力"从序列维度扩展到模型深度维度
阅读全文 ：Kimi K3 注意力机制深度解析：KDA、Gated MLA 与 AttnRes 的混合架构SGLang 的 KV cache 管理核心是在有限的 GPU HBM 中高效存储和复用所有请求的 K/V tensor。
阅读全文 ：SGLang KV Pool 管理：物理存储、Radix Tree 索引与请求视图vLLM V1 支持六种投机解码方法——ngram、suffix、Medusa、EAGLE、draft_mo
阅读全文 ：vLLM 投机解码方法全景：六种草拟方法的工程选择MTP 在训练阶段就为模型植入「一次预测 N 个未来 token」的能力，推理时利用这些内置预测头替代独立 draft model，在单次 forward 中同时完成草拟与验证。与投机解码相比，MTP 消除了独立 draft forward 的开销，但代价是无法对已发布模型追加。
阅读全文 ：MTP 深度解析：把投机能力训进模型里本文系统性地介绍了 Key-Key Semantic Affinity：一种用 Key 向量自身语义距离替代 QK^T 注意力分数的 block 重要性评估方法。它的核心思想简洁而深刻：Key 向量不只是 Query 的"被动匹配目标"，它们自身携带了足够的语义信息来回答"哪些 block 重要"这一问题
阅读全文 ：Key-Key Semantic Affinity：用 Key 向量替代注意力分数的 KV Cache 重要性评估AI深入生产核心，用户端的发展方向已十分清晰，智能体将全面渗透产业。长远来看，智能体将演变为类似“AI操作系
阅读全文 ：CSDI峰会开启：Agentic AI 落地应用的黄金期，智能系统重塑生产力DeepSeek V3 的 MLA 将每 token 每层的 KV cache 从 32KB 压缩到 576 bytes。但 TP=8 时，每个 GPU 的 KV cache 分配与单 GPU 部署完全一样——TP 对此零节省。根源在于 MLA 的表示全部跨 head 共享，而 TP 只能按 head 切分：二者在数…
阅读全文 ：MLA 的 TP 切分：为什么 8 张 GPU 存了同一份 KV cachePagedAttention 的 CUDA 实现在 v0.23.1rc0 中最后一次完整出现，在 v0.25.0 中被彻底删除（仅 ROCm 路径保留 paged_attention_rocm 函数名）。本文对比两版源码，结合 PR #47361 和 v0.25.0 Release Notes，分析其退役的技术原因。
阅读全文 ：PagedAttention 这个让 vLLM 成名的技术，为什么走到了尽头？OpenSpec v1.5.0 将 AI 指令从硬编码改为 Schema 驱动的动态体系，通过 Stores 将规划变为独立的 Git 仓库，并将探索优先理念固化为工作流入口。三者共同指向一个目标：让 AI 真正"理解"你的项目，而非猜测你的意图。
阅读全文 ：从硬编码到动态指令：OpenSpec v1.5.0 的三大变革KV Cache 随序列长度线性膨胀——百万级上下文下，单请求的 KV 就能吃掉几十 GB 显存。PagedAttention 通过按需分配 block 解决了"怎么高效存"，但它不回答"存不下了怎么办"。当 GPU 显存耗尽，推理系统必须选择：谁的 KV 块被牺牲？
阅读全文 ：Attention Sinks 与 KV Cache 淘汰策略：滑动窗口为什么不够？恭喜 HAMi 晋升为 CNCF 孵化项目。
阅读全文 ：HAMi 晋升 CNCF 孵化项目：与全球开发者共建 AI 时代的异构算力基础设施Prefix Caching 的核心挑战不是"怎么存储"——block table 和 hash 匹配是成熟的工程方案。真正的难点是什么时候可以复用：两个看似相同的 KV block，可能因为位置编码不同而并不等价。
阅读全文 ：RoPE 与 Prefix Caching：位置编码如何决定 KV 能否复用PagedAttention 的思路直截了当：既然操作系统用分页解决了内存碎片，GPU 显存为什么不能？ 把 KV Cache 切成固定大小的 block，每个请求维护一张 block table，按需分配、动态映射——有效利用率从 20-40% 提升到接近 100%。
阅读全文 ：PagedAttention：当 KV Cache 遇到操作系统分页本文以 LLaMA-2 70B (GQA)、DeepSeek-V3 (MLA)、DeepSeek-V4 (CSA/HCA) 为主要实例，给出每种注意力类型下 KV Cache 的精确形状和显存占用，以及 vLLM 当前的支持状态。
阅读全文 ：不同注意力类型的 KV Cache 到底长什么样——MHA、GQA、MQA、MLA、CSA/HCA 的存储形态KV Cache 为什么叫 KV Cache？——Q 去哪了每个刚接触 KV Cache 的人都会问这个问题：既然 K 和 V 可以缓存，那 Q 呢？
阅读全文 ：KV Cache 为什么叫 KV Cache？—— QKV 的 Q 去哪了大模型推理并行策略——DP、TP、PP、EP 到底在切什么？70B 的模型塞不进一张 80GB 的 H100——这是所有推理工程师都会遇到的第一道墙。
阅读全文 ：大模型推理并行策略——DP、TP、PP、EP 到底在切什么？